RiskLabs：基于多源数据的大模型金融风险预测方法
“RiskLabs: Predicting Financial Risk Using Large Language Model Based on Multi-Sources Data”
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2404.07452.pdf
摘要
简介
- RQ1：在预测风险指标方面，LLM的预测性能与其他人工智能技术相比如何？
- RQ2：传统金融方法与LLM在预测金融风险指标方面的预测性能有何差异？
- RQ3：LLM在金融领域扮演什么角色？
- RQ4：如何有效地整合和平衡不同数据类型的多个输入？
- RQ5：LLM如何与新媒体新闻和信息同步更新？
- 1)提出了RiskLabs框架，解决了将LLM应用于金融风险预测的不足。
- 2)通过无缝整合来自多个来源的各种金融数据，从而提高风险预测的准确性。
- 3)实验结果证明了RiskLabs的有效性，证明了它在预测金融风险方面的有效性。
- 4)进一步全面分析了LLM在金融风险预测领域应发挥的关键作用。
RiskLabs
RiskLabs框架用于处理多种金融信息数据类型，包括音频、文本和时间序列。框架包括四个主要模块：收益电话会议编码器、时间序列编码器、相关新闻编码器和多任务预测。这些模块用于提取各种数据类型的特征，然后将其融合进行处理和建模，最后输入到多任务预测块中进行波动率和VaR值的预测。
多来源数据
研究表明，CEO的情感状态、语气和情绪，通过语音线索传达，可以补充口头信息，增强风险预测准确率。因此，本文把收益电话会议数据构成了我们数据集的重要组成部分。每个收益电话会议数据样本由两部分组成：录音记录和相应的文字记录。
结合历史数字数据可以提高财务预测的准确性。我们收集了收益公告前30天的历史价格数据，承认数据源的不同频率，如每日价格更新和季度收益通知。这个历史价格数据是我们的第二个关键数据源。
之前的研究往往忽略了财报电话会议对长期预测的影响。虽然收益电话会议可能会导致金融风险的显著短期波动，但其季度频率降低了其长期预测的影响。为了解决这个问题，我们还以公司为中心编写每日相关新闻文本，作为我们的第三个重要数据源。这种方法的目的是提供一个更全面的观点，公司的财务状况，考虑到短期事件和长期趋势。
在本研究中，数据集来自公开可用的标准普尔500公司财报电话会议数据集。
变量
模型的第一个任务是预测四种不同期限的波动率，即3天、7天、15天和30天波动率。第二个任务是基于多源输入预测目标股票的1天VaR。计算和估计VaR可以帮助公司更好地处理金融风险并避免未来的极端情况。
收益电话会议编码器
该模块包括四个关键组件：音频编码、文本编码、收益电话会议分析和加性多模态融合。通过预训练模型将音频和文本数据转换为向量表示，并使用多头注意力机制提取显著特征。利用大型语言模型对文本进行摘要和抽象，将其转换为适当的向量格式。最后，加性多模态融合将这些特征集成，有效地结合从音频和文本数据中提取的信息。这种全面的方法利用多个数据模态进行收益电话会议的综合分析，提高了编码的鲁棒性。
我们收集了CBOE的每日VIX数据和S&P 500中每个公司的历史股价数据，并计算了收益率和历史波动率。使用时间序列嵌入和传统计量经济学模型作为编码器来提取信息。
新闻对股市走势有重要影响，包括宏观经济指标、行业趋势和公司特定新闻等。新闻的影响力与新鲜度和相似性有关，相似的新闻通常会引起类似的市场反应。
为了更好地理解新闻的影响，我们提出了一个新闻-市场反应编码器，包括两个主要组件：收集新闻和市场反应，使用LLM分析数据，识别历史日期的相似新闻，然后根据历史相似新闻的市场反应预测目标交易日的股市走势。
为了解决相似性比较的问题，我们设计了一个丰富的新闻管道，将属性与新闻相关联，然后将这些属性分配给每个新闻组作为元数据。这个方法可以高效地找到相似的新闻组，从而使我们能够对历史相似新闻的市场反应做出明智的预测。
多任务预测
采用多任务学习的方法，通过同时建模波动率预测和风险价值预测，使用两个单层前馈网络分别预测波动率和风险价值。最终通过优化多任务损失函数来训练模型。
时间衰减超参数与动态移动时窗训练
为了在没有新的输入的情况下仍考虑到财报电话的信息，我们引入了一个衰减速度的超参数来衡量其相关性的衰减速度。我们使用指数衰减函数来调整最近一次财报电话的影响，以反映其随时间衰减的影响速度。
实验
实验设置
基线。包括传统的GARCH模型、LSTM模型、MT-LSTM+ATT模型、HAN模型、MRDM模型、HTML模型和GPT-3.5-Turbo模型。
RiskLabs框架在短期和中期预测方面表现最佳，比当前最先进的HTML解决方案表现更好。此外，RiskLabs框架在VaR预测方面也表现出色，为投资者提供更全面的金融风险预测方法。然而，在30天预测方面，RiskLabs框架的表现略逊于HTML模型，需要进一步改进。本文还比较了传统金融方法、神经网络框架和大型语言模型在VaR预测方面的表现。
本文研究了传统方法和AI技术在金融风险预测中的应用。传统方法在2016年的金融危机中表现不佳，而AI技术则更具动态优势，能更好地适应每日信息变化。然而，直接应用线性逻辑模型进行金融风险预测是无效的，可能会增加投资风险。因此，AI技术应作为辅助工具，通过处理和分析多样化的金融数据，提高金融风险预测的准确性。
跨模块比较（RQ4）
实验表明，仅使用“音频+文本”组合就能比HTML模型更有效地进行3天的预测。将分析结果和时间序列信息整合到模型中，可以进一步提高预测性能，特别是在中长期预测中。这些实验结果证明了RiskLabs框架中每个组
件的有价值贡献，形成了一个强大的预测模型。
挑战与解决方案（RQ5）
利用LLM整合多种信息源可以显著提高预测金融风险的能力。为了进一步提高模型性能，我们将数据源扩展到包括社交媒体上的新闻。但是，这也带来了一些挑战，如新闻来源的质量不一和需要测试模块在更广泛数据范围内的有效性。为了解决这些问题，我们正在实施更细致的步骤来过滤低质量的新闻，并扩大数据集以进行更全面的验证。此外，我们将在RiskLabs中应用“动态移动时间窗口”和“时间衰减超参数”，以便更灵活地进行训练和预测，从而为投资者提供更及时和准确的风险评估。
总结
本研究探索了利用LLMs预测金融风险的方法，并介绍了RiskLabs框架。该框架利用LLMs系统地组织和分析各种金融数据类型和来源，增强了深度学习模型在金融风险预测方面的能力。研究表明，RiskLabs框架在预测金融风险方面具有高效性，LLMs的应用可以显著提高深度学习模型的预测能力。